Microsoft, Rho-alpha 로보틱스 모델로 물리적 AI(Physical AI)를 재정의하다

Microsoft는 공식적으로 디지털 지능과 물리적 행동의 간극을 잇기 위해 설계된 획기적인 로보틱스 모델인 **Rho-alpha (ρα)**를 발표하며 인공지능의 다음 영역에 진입했습니다. 오늘 공개된 Rho-alpha는 사전 스크립트화된 산업 자동화의 한계를 넘어, 언어, 시각, 그리고 무엇보다 중요한 촉각 센싱 (tactile sensing)을 사용해 구조화되지 않은 환경을 지각하고, 추론하며, 상호작용할 수 있는 로봇을 가능하게 하는 "물리적 AI(Physical AI)"에서의 중요한 도약을 의미합니다.

이번 공개는 Microsoft가 고효율 Phi 가족의 시각-언어 모델(VLMs)을 기반으로 한 첫 번째 전용 로보틱스 모델을 선보였다는 의미입니다. 생성형 AI(Generative AI)의 능력을 물리적 영역으로 확장함으로써, Microsoft는 로봇을 공장 케이지의 제약에서 해방시켜 물류 센터에서 의료 시설에 이르기까지 어수선하고 가변적인 환경에서 인간과 함께 작동할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다.

VLA+ (Vision-Language-Action-Plus) 아키텍처의 부상

수십 년 동안 로보틱스는 엄격한 제약 내에서의 정밀성으로 정의되어 왔습니다. 전통적인 로봇은 조립 라인에서 차량 섀시를 용접하는 것처럼 구조화된 환경에서 반복 작업에 뛰어나지만, 현실 세계의 예측 불가능성에 직면하면 즉시 실패합니다. 물체 위치의 약간의 변동이나 조명의 변화만으로도 표준 산업용 로봇은 쓸모없게 될 수 있습니다.

Rho-alpha는 Microsoft가 VLA+ (Vision-Language-Action-Plus) 아키텍처라고 명명한 방식을 도입해 이러한 취약성을 해결합니다. 표준 VLA 모델이 로봇이 시각 데이터를 처리하고 텍스트 명령을 따르도록 허용하는 반면, Rho-alpha는 모델의 추론 루프에 **촉각 센싱**을 직접 통합합니다. 이 추가는 변혁적입니다. 모델이 단순히 "보고" "듣는" 것을 넘어 상호작용을 "느낄" 수 있게 하며, 이는 힘의 조절과 손재주가 필요한 섬세한 작업에 필수적인 능력입니다.

Ashley Llorens, Microsoft Research Accelerator의 기업 부사장 겸 전무이사는 출시와 함께한 성명에서 이러한 변화를 강조했습니다. "물리 시스템을 위한 시각-언어-행동 모델의 출현은 시스템이 훨씬 덜 구조화된 환경에서 인간과 함께 점점 더 자율적으로 지각하고, 추론하고, 행동할 수 있게 하고 있습니다."

양손 조작 및 촉각 피드백

Rho-alpha의 핵심 강점은 "플러그를 소켓에 꽂아라" 또는 "깨지기 쉬운 물품을 쓰레기통에서 분류하라" 같은 자연어 지침을 복잡하고 조정된 제어 신호로 변환할 수 있다는 점입니다. 이 모델은 특히 양손 조작 (bimanual manipulation)에 최적화되어 있어 인간이 당연하게 여기는 조정을 필요로 하는 작업을 수행하기 위해 두 팔을 동시에 제어합니다.

새로운 BusyBox 벤치마크를 활용한 시연에서 Rho-alpha는 복잡한 상호작용을 처리하는 능력을 보여주었습니다:

• 미세 운동 능력: 구성 요소를 손상시키지 않기 위해 정밀한 힘 피드백이 필요한 플러그 삽입 작업.
• 물체 조작: 사전 프로그래밍된 좌표 없이 손잡이를 돌리기, 스위치 밀기, 전선 다루기.
• 적응형 처리: 촉각 피드백에 따라 그립 강도를 조절해 섬세한 물체를 짓누르지 않거나 무거운 물체를 떨어뜨리지 않도록 함.

촉각 데이터의 통합은 Rho-alpha를 순수 시각 기반 경쟁자와 구분짓는 요소입니다. 시각은 폐색(로봇의 팔이 목표물에 대한 카메라 시야를 가리는 경우)에 취약합니다. 촉각에 의존함으로써 Rho-alpha는 시각 데이터가 차단된 상황에서도 인간이 어둠 속에서 전등 스위치를 찾는 것과 유사하게 효과적으로 물체를 조작할 수 있습니다.

시뮬레이터→실세계 전이(Sim-to-Real) 격차 해소

로보틱스에서 지속적인 과제 중 하나는 고품질 훈련 데이터의 부족입니다. 인터넷 전체를 섭취하는 대형 언어 모델(LLMs)과 달리, 로보틱스 모델은 실제 물리적 상호작용 데이터를 수집하는 것이 느리고, 비용이 많이 들며, 위험하기 때문에 데이터가 부족합니다.

Microsoft는 하이브리드 훈련 전략을 사용해 이 "시뮬레이터→실세계 전이(Sim-to-Real)" 병목 현상을 해결했습니다. Rho-alpha는 물리 법칙을 준수하는 시뮬레이션에서 생성된 방대한 합성 데이터 코퍼스와 고품질 인간 시연의 증강을 통해 훈련되었습니다.

로보틱스 패러다임 비교

다음 표는 Rho-alpha가 전통적인 자동화 접근법과 어떻게 다른지 보여줍니다:

이 하이브리드 접근법은 모델이 일반화하도록 허용합니다. 특정 문을 여는 방법을 암기하는 대신, Rho-alpha는 손잡이라는 개념과 지렛대의 물리를 학습해 이전에 본 적이 없는 문도 열 수 있습니다. 또한 모델은 배포 중 인간 피드백으로부터 학습하도록 설계되어 특정 환경에서 작동할수록 더 효율적이 됩니다.

경제적 함의: "방사선과 의사 효과"

능숙한 물리적 AI의 도입은 필연적으로 노동 대체에 대한 질문을 제기합니다. 그러나 업계 분석가들은 Rho-alpha와 같은 모델이 "방사선과 의사 효과 (Radiologist Effect)"를 따를 가능성이 높다고 제안합니다. 이는 AI 도구가 전문가를 대체하기보다는 보조하여 생산성을 높이고 새로운 일자리를 창출하는 현상입니다.

방사선학에서 AI가 의사들이 더 많은 스캔을 더 높은 정확도로 분석할 수 있게 했듯이, 물리적 AI는 위험하거나 반복적인 육체 노동의 고된 부분을 제거하는 것을 목표로 합니다. "지루하고 더럽고 위험한" 노동의 측면을 자동화함으로써 Rho-alpha는 인간 노동자가 감독 역할, 복잡한 문제 해결, 고수준 전략적 사고를 요구하는 작업에 집중할 수 있게 합니다.

시장 분석가들은 범용 로봇 배치가 제조업과 노인 돌봄 같은 분야에서 만성적인 노동력 부족을 완화할 것으로 예측합니다. 1:1 대체가 아니라 이러한 시스템은 인구학적 변화로 인해 노동력이 줄어드는 산업에서 생산성을 유지하는 힘의 배가 역할을 합니다.

사용 가능성 및 향후 로드맵

Microsoft는 안전성과 신뢰성을 보장하기 위해 Rho-alpha의 단계적 출시 계획을 제시했습니다. 현재 이 모델은 Rho-alpha Research Early Access Program을 통해 제공되며, 일부 학계 및 산업 파트너가 쌍완 시스템 및 휴머노이드 플랫폼에서 모델을 테스트할 수 있습니다.

앞으로 Microsoft는 Rho-alpha를 Microsoft Foundry에 통합해 더 폭넓은 개발자가 모델에 접근할 수 있도록 할 계획입니다. 향후 버전은 이미 개발 중이며, 상황 인식 능력을 더욱 향상하기 위해 고급 힘 피드백(고유수용성) 및 청각 처리와 같은 추가 감각 모달리티를 통합할 계획이 있습니다.

물리적 AI가 계속 성숙함에 따라 Rho-alpha의 출시는 확실한 신호로 작용합니다. 경직되고 눈먼 산업용 로봇의 시대가 끝나가고 있으며, 적응하고 감지하는 구현된 에이전트의 시대가 시작되었습니다.